生成式引擎优化（GEO）的概念与技术路径

生成式引擎优化（GEO）的概念与技术路径

1.1 生成式引擎优化（GEO）的定义

**生成式引擎优化（Generative Engine Optimization，简称GEO）**是针对生成式人工智能（AIGC）引擎的一种优化策略，旨在提升内容在生成式AI搜索与问答平台中的优先采纳、准确提取与有效呈现。随着生成式AI技术的快速发展，传统基于关键词的优化方法已无法适应AI大模型的内容调度机制。在生成式AI引擎（如Google SGE、BingChat、Deepseek、Kimi等）中，信息的呈现不仅依赖于关键词匹配，还涉及更为复杂的语义理解、上下文分析与多模态生成。

GEO通过优化内容的生成逻辑、结构化标记和平台适配，使品牌能够在生成式AI平台中实现更高的可见性、可引用性与可信度。与传统SEO相比，GEO不仅仅关注文本优化，还注重生成式AI模型对内容的理解与生成效果，从而提高品牌信息在多平台中的曝光和影响力。

1.2 GEO与传统SEO的区别

传统的搜索引擎优化（SEO）侧重于通过关键词优化、页面结构和外部链接等手段提升网页在搜索引擎中的排名。SEO的核心目标是通过关键词密度、页面标题、内部链接等策略来增加网站的搜索排名，以便获取更多流量。然而，随着生成式AI技术的崛起，生成引擎（如基于大语言模型的搜索引擎）不再仅依赖传统的基于关键词的排名算法，而是转向了基于语义理解和上下文分析的内容生成与呈现。

GEO与传统SEO的主要区别在于：